Google-Forscher haben einen Algorithmus konzipiert, der mit „übermenschlicher Genauigkeit“ erraten kann, wo ein Foto aufgenommen wurde. Er nutzt dazu nur die Pixel eines Bildes und nicht etwa die Metadaten, wie die MIT Technology Review berichtet.
Bisherige vergleichbare Algorithmen hätten sich auf Landschaften und Bauten konzentriert, um den Aufnahmeort näherungsweise zu ermitteln, heißt es darin. PlaNet hingegen verwendet eine Vielzahl Merkmale, darunter das Wetter, die Vegetation, Straßenmarkierungen und architektonische Details. Diese Merkmale hatten zuvor menschliche Probanden als wichtigste Hinweise identifiziert.
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Als Vereinfachung unterteilt PlaNet die Erde in 26.000 Quadrate. Diese sind nicht gleich groß, sondern desto größer, je mehr Bilder aus dieser Gegend vorliegen. China wurde ausgenommen, da es dort kein Street View gibt. Mittels der Website www.geoguessr.com ließen sie PlaNet anschließend gegen Menschen antreten. Die dortige Sammlung umfasst 126 Millionen Aufnahmen. Bei ihrer Ortsbestimmung schlug PlaNet in 28 von 50 Fällen den menschlichen Gegner.
Im Trainingsmodus hatte PlaNet sich mit einer noch weit größeren Bildersammlung beschäftigt: „Für diese Aufgabe trugen wir eine Sammlung aus 29,7 Millionen öffentlichen Fotoalben mit Geotags auf Google+ zusammen, die wir in 23,5 Millionen Trainingsalben mit 490 Millionen Bildern und 6,2 Millionen Test-Alben mit 126 Millionen Bildern aufteilten.“
Von Vorteil war dabei das Albenkonzept, das eine Vereinfachung des Lernprozesses ermöglichte. Die meisten Alben enthalten schließlich eine ganze Reihe an einem Ort gemachter Aufnahmen. Durch einen Vergleich konnte PlaNet ermitteln, was für eine Gegend typisch ist. Gegenüber einem Verfahren auf Basis von immer nur einem Bild konnten die Forscher so nach eigenen Angaben eine 50 Prozent bessere Trefferquote erzielen.
[mit Material von Liam Tung, ZDNet.com]
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